Die künstliche Intelligenz von Amazon schaut nicht auf die Rangliste (und für Verkäufer ist das hochinteressant!)

Jahrelang hat jeder, der auf Amazon verkauft, eine einfache Regel gelernt. Wer gesehen werden will, muss im Ranking aufsteigen oder dafür bezahlen, unter den gesponserten Anzeigen zu erscheinen. Zwei Hebel, zwei Strategien, mit einem einzigen Ziel: die vorderen Plätze der Suchergebnisseite zu besetzen.

Aber was passiert, wenn jemand, der ein Produkt sucht, keine Ergebnisliste mehr durchscrollt und stattdessen einen KI-Assistenten direkt fragt: “Welche ist die beste Doppelbettmatratze“?

Genau das hat sich eine aktuelle Studie von Autopilotbrand gefragt, die fast 2.000 generische Suchanfragen und über 12.000 von Alexa for Shopping, dem Assistenten von Amazon, erzeugte Empfehlungen ausgewertet hat.

Und die Ergebnisse stellen viele gefestigte Gewissheiten über den E-Commerce infrage.

Eine Zahl sollte man kennen

Der interessanteste Befund der gesamten Studie lautet: Fast zwei Drittel der Empfehlungen des Assistenten (63,9 %) betreffen Produkte, die nicht einmal unter den ersten zehn organischen Ergebnissen der entsprechenden Suche auftauchen. Und das ist noch nicht alles. Über 40 % der empfohlenen Produkte sind auf der normalen Suchergebnisseite nicht einmal sichtbar. Mit anderen Worten: Man müsste sehr viel weiter nach unten scrollen, als die meisten Nutzer es je tun würden.

Noch bedeutsamer ist der Wert zur Werbung. Nur 14,3 % der empfohlenen Produkte hatten bei dieser Suche eine aktive gesponserte Anzeige. Und die überwiegende Mehrheit davon (83 %) wäre ohnehin organisch erschienen, ganz ohne Sponsoring. Anders gesagt: Für Sichtbarkeit in der Suche zu bezahlen scheint, zumindest vorerst, keine Sichtbarkeit innerhalb des KI-Assistenten zu kaufen.

Die Daten müssen natürlich durch weitere Studien bestätigt werden, doch wir stehen wahrscheinlich vor einer Änderung des Ansatzes von großer Tragweite. Bis vor Kurzem beschränkten sich KI-Shopping-Assistenten nämlich darauf, Links zu Suchanfragen zurückzugeben, die der Nutzer auch selbst hätte stellen können. Mit anderen Worten: eine stärker “konversationelle” Version derselben Ergebnisseite.

Die Studie legt dagegen nahe, dass diese Phase als überwunden gelten muss. Der Assistent wiederholt nicht mehr das Suchranking mit anderen Worten, sondern wählt Produkte nach eigenen Kriterien aus und fischt dabei oft tief im Katalog, dort, wo kaum ein menschlicher Käufer je hinscrollen würde.

Warum das Suchranking immer weniger zählt, zumindest in diesem Fall

Auf der klassischen Suchergebnisseite von Amazon gibt es zwei Wege, um aufzufallen. Der erste ist die organische Position, im Lauf der Zeit vor allem durch Verkaufsvolumen und Bewertungen erarbeitet. Der zweite ist die gesponserte Position, in der Auktion mit dem Werbebudget gekauft. Es sind die beiden Kennzahlen, auf denen Marketingteams ihre Dashboards aufbauen und um die sich ein Großteil der Werbeausgaben dreht.

Die Studie legt jedoch nahe, dass zumindest derzeit keiner der beiden Hebel direkt bestimmt, was die KI empfiehlt. Und der überraschendste Befund betrifft genau das Ranking. Es ist die Kennzahl, in die Verkäufer am meisten investieren, und doch scheint sie diejenige zu sein, die der Assistent am deutlichsten ignoriert.

Vorsicht allerdings. Wie wir oben teilweise schon erwähnt haben, handelt es sich um eine einzelne Studie, durchgeführt auf einem einzigen Konto (USA), in einer noch frühen Phase der Verbreitung dieser Werkzeuge. Sie ist daher gewiss kein endgültiger Beweis dafür, wie die Auswahl der KI funktionieren wird. Besser versteht man sie als erstes konkretes, mit echten Daten gemessenes Signal, das die Aufmerksamkeit aller verdient, die online verkaufen.

Wir erleben die Geburt eines dritten Regals

Wie Christian Umbach, Mitgründer und CEO von Autopilotbrand, angemerkt hat, zeichnet sich neben der organischen Suche und den bezahlten Anzeigen ein dritter Sichtbarkeitskanal ab. Ein Kanal, der sich im Unterschied zu den beiden anderen weder kaufen noch einfach durch Investitionen in Werbung oder durch angehäufte Verkäufe skalieren lässt.

Um in diesem neuen Raum sichtbar zu werden, müssen Marken dem KI-Assistenten hochwertige Informationen liefern. Sie müssen also sicherstellen:

• datenreiche Produktseiten
• Inhalte, die um die tatsächlichen Suchabsichten der Nutzer herum aufgebaut sind
• laufende Aktualisierungen, die Saisonalität und die unterscheidenden Merkmale des Produkts berücksichtigen.

Das ist eine andere Arbeit als die, die klassische Amazon-SEO verlangt. In mancher Hinsicht liegt sie näher an einer Logik des Kontextverständnisses als an bloßer Platzierung.

Es gibt allerdings eine gute Nachricht, denn die Mühe dürfte sich lohnen. Das dritte Regal ist nämlich eine konkrete Chance, vor allem für weniger strukturierte Marken. Ein gutes Produkt, das im Ranking von der Konkurrenz zurückgehalten wird, kann die Empfehlung des Assistenten dennoch gewinnen, wenn sein Katalog klar vermittelt, warum es die richtige Wahl für dieses konkrete Bedürfnis ist.

Was das in der Praxis für unsere aktuellen und potenziellen Kunden bedeutet

Wenn die KI Produkte nach eigenen Kriterien auswählt, lautet die Frage, die sich jeder Verkäufer stellen sollte, nicht mehr nur “wie steige ich im Ranking auf“, sondern “wie mache ich mein Produkt verständlich und überzeugend für ein System, das eigenständig entscheiden muss, ob es das Produkt empfiehlt oder nicht“.

Wir glauben, dass einige Elemente immer wichtiger werden:

• Reichere und strukturiertere Katalogdaten. Titel, Bulletpoints, Beschreibungen und vollständige technische Angaben dienen nicht mehr nur dazu, das menschliche Auge zu überzeugen, das die Seite überfliegt. Sie liefern auch hochwertiges “Rohmaterial” für ein System, das beurteilen muss, wie gut das Produkt zu einem in natürlicher Sprache formulierten Bedürfnis passt.

• Inhalte, die um die Absicht herum gebaut sind, nicht nur um das Keyword. Wer fragt “welche Matratze ist die beste bei Rückenschmerzen“, äußert ein viel spezifischeres Bedürfnis als jemand, der einfach “Doppelbettmatratze” eintippt. Produkte, die klar auf konkrete Absichten antworten, haben größere Chancen, ausgewählt zu werden.

• Laufende Aktualisierung. Saisonale Anforderungen, unterscheidende Merkmale, die jüngsten Bewertungen. Alles, was sich im Lauf der Zeit ändert, muss sich im Katalog widerspiegeln. Ein KI-Assistent aktualisiert sein Verständnis des Produkts fortlaufend.

• Beobachtung der eigenen Präsenz im AI Shopping. So wie heute die Platzierung in der Suche beobachtet wird, wird es immer wichtiger zu verstehen, ob, wann und warum das eigene Produkt von KI-Assistenten empfohlen wird oder eben nicht. So lässt sich eingreifen, bevor die Konkurrenz es tut.

Ein Vorteil, der vielleicht nicht lange hält

In jedem Fall ist es gut, das Gesagte in den richtigen zeitlichen Zusammenhang zu stellen. Es gibt nämlich eine historische Parallele, die man im Kopf behalten sollte. Auch die organische Suche von Amazon war in ihren Anfängen ein relativ sauberes Umfeld, in dem ein gutes Produkt sichtbar werden konnte, ohne zwangsläufig mit riesigen Werbebudgets konkurrieren zu müssen. Dann nahmen gesponserte Anzeigen nach und nach immer mehr Raum ein. Und sie wurden zu einer fast unumgänglichen Kostenposition für alle, die sichtbar sein wollen.

Nichts schließt aus, dass dasselbe früher oder später auch dem dritten Regal der KI widerfährt. Amazon hat bereits begonnen, gesponserte Anzeigen und Werbeformate direkt in Alexa for Shopping einzuführen. Vorerst scheinen diese Mechanismen laut der Studie die organischen Empfehlungen des Assistenten noch nicht entscheidend zu beeinflussen. Aber das Fenster, in dem die Katalogqualität mehr zählt als das Werbebudget, bleibt vielleicht nicht für immer offen.

Zusammengefasst hält die Studie von Autopilotbrand einen Moment des Übergangs fest. KI-Shopping-Assistenten beschränken sich nicht mehr darauf, eine gesprochene Fassung der Suchergebnisseite zurückzugeben. Sie wählen Produkte vielmehr nach eigener Logik aus, weitgehend losgelöst vom organischen Ranking und von Werbeinvestitionen. Das ist eine echte Chance für Verkäufer, die die erste Suchseite noch nicht besetzen. Es ist aber auch eine Einladung, neu zu denken, wie Produktseiten aufgebaut werden. Nicht nur, um einen Kunden zu überzeugen, der eine Liste durchscrollt, sondern um von einem System verstanden und empfohlen zu werden, das anders denkt.